Оптимизация конструкции и механической обработки с использованием приложений искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым фактором реструктуризации машиностроительной отрасли. Предлагая эффективные решения, ИИ также ставит новые задачи, с которыми вьетнамской машиностроительной отрасли необходимо столкнуться и к которым необходимо адаптироваться для достижения прорывов.

Работа технологической линии на предприятии Tomerco An Khang, промышленный кластер Нгок Лиеп ( Ханой ). (Фото Туи Нги)

Искусственный интеллект — это не просто вспомогательный инструмент, но и движущая сила инноваций, помогающая преодолеть ограничения традиционных методов проектирования и производства. Ранее вьетнамское машиностроение в основном опиралось на автоматизацию и числовое программное управление, но сейчас тенденция резко смещается в сторону интеллектуального автономного производства, где машины, роботы, сенсорные системы и интеллектуальные системы управления, интегрированные с ИИ, могут принимать решения, оптимизировать процессы и адаптироваться к реальным производственным условиям.

Доктор Нгуен Лак Хонг, вице-президент Вьетнамской ассоциации машиностроения, отметил, что такие технологии, как большие данные, Интернет вещей (IoT), промышленный дизайн и «цифровые копии» моделей, существенно изменили подход к проектированию и производству в машиностроении. Благодаря машинному обучению, различные варианты предлагаются и оцениваются по таким критериям, как долговечность, себестоимость производства или вес, прежде чем будет предложено оптимальное решение. Это особенно полезно в отраслях, требующих высокой точности, таких как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, робототехника и машиностроение. В механической обработке искусственный интеллект напрямую интегрируется в системы числового программного управления (ЧПУ) для оптимизации процесса резки в режиме реального времени.

Такие технологии, как большие данные, интернет вещей (IoT), промышленный дизайн и модель «цифрового двойника», привели к кардинальным изменениям в методах проектирования и производства в машиностроении.

Д-р Нгуен Лак Хонг, вице-президент Вьетнамской ассоциации инженеров-механиков.

Ярким примером является система FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD), которая объединяет искусственный интеллект и Интернет вещей для синхронизации данных с нескольких станков с ЧПУ, анализа рабочего состояния и автоматического прогнозирования ошибок до их возникновения. В результате ИИ помогает повысить эффективность резки на 10-20% и сократить время настройки на 40% в серийном производстве. Он также поддерживает адаптивное управление, при котором система обучается на основе прошлых данных для определения оптимальных условий обработки таких материалов, как титан или алюминиевые сплавы.

Комментируя применение ИИ в машиностроении, доктор Ву Дуонг (Университет Дуй Тан) отметил, что ИИ используется для оптимизации проектирования, производственных процессов, контроля качества, прогнозирования технического обслуживания и разработки новых материалов, тем самым повышая производительность, точность и общую эффективность. Кроме того, параметры обработки, такие как скорость резания и подача, могут гибко регулироваться для достижения оптимальной эффективности. Система использует камеры в сочетании с алгоритмами ИИ для анализа поверхностей изделий и обнаружения дефектов, таких как трещины, деформация или несоответствия размеров.

Несмотря на огромный потенциал, применение ИИ в машиностроительной отрасли Вьетнама в настоящее время сталкивается со многими препятствиями. По словам доктора Динь Ван Чиена, директора Института машиностроения, автоматизации и окружающей среды, использование потенциала ИИ требует значительных затрат и ресурсов: инвестиций в создание инфраструктуры ИИ; специализированного программного обеспечения; и набора или обучения квалифицированного персонала… С другой стороны, потребность в высокопроизводительных вычислениях может увеличить эксплуатационные расходы, требуя постоянных инвестиций в вычислительные ресурсы и техническое обслуживание…

В настоящее время применение ИИ всё ещё находится на экспериментальной стадии, в основном в крупных корпорациях и научно-исследовательских институтах. Более 90% предприятий машиностроения, особенно малых и средних, пока не располагают ресурсами для широкого внедрения ИИ в производство. Первая проблема заключается в том, что производственные данные не оцифрованы и не синхронизированы. Данные с обрабатывающего оборудования, измерительных приборов или программного обеспечения для проектирования всё ещё разрознены или не хранятся в соответствии с единым стандартом. Это приводит к тому, что моделям ИИ не хватает данных для обучения, и затрудняет достижение высокой точности.

Национальная стратегия исследований, разработок и применения ИИ до 2030 года определяет машиностроение и производство как одну из приоритетных областей. ИИ является и будет оставаться ключевым элементом преобразования машиностроительной отрасли Вьетнама, переходя от модели «проектирования на основе опыта» к модели «проектирования на основе данных и искусственного интеллекта».

Кроме того, наблюдается нехватка междисциплинарных специалистов; инженеров, одновременно обладающих знаниями в области машиностроения, искусственного интеллекта и численного моделирования, крайне мало. В то же время, интеллектуальные производственные системы требуют квалифицированного персонала, способного эксплуатировать и обслуживать оборудование, интегрирующее датчики, алгоритмы машинного обучения и численные модели. С технологической точки зрения, многие интеллектуальные механические устройства в настоящее время импортируются по высоким ценам. ИИ, интегрированный в импортные машины, часто работает как «черный ящик», что затрудняет их адаптацию к условиям отечественного производства. Отечественные предприятия еще не освоили модули датчиков, системы сбора данных или программное обеспечение для моделирования, интегрированное с ИИ.

Национальная стратегия исследований, разработок и применения ИИ до 2030 года определяет машиностроение и производство как одно из приоритетных направлений. ИИ является и будет оставаться ключевым элементом преобразования машиностроительной отрасли Вьетнама, переходя от модели «проектирования на основе опыта» к модели «проектирования на основе данных и искусственного интеллекта». Это не только технологическое направление, но и стратегическая задача для машиностроительной отрасли в эпоху цифровой трансформации, способствующая прогрессу Вьетнама в направлении интеллектуального, самодостаточного и конкурентоспособного на мировом рынке производства.

Однако, по мнению экспертов в области машиностроения, для достижения этой цели требуется стратегическое и скоординированное решение. Во-первых, необходимо создать национальное оцифрованное хранилище данных по машиностроению, включающее данные по проектированию, обработке, моделированию и датчикам. Это хранилище данных послужит платформой для обучения моделей искусственного интеллекта, что позволит более широко применять эту технологию.

В то же время необходимо содействовать междисциплинарной подготовке в области машиностроения, электроники и искусственного интеллекта, налаживая связи между учебными заведениями и предприятиями, чтобы инженеры имели возможность практиковаться на реальных производственных линиях. Кроме того, необходимо содействовать локализации интеллектуальных механических изделий. Разработка программного обеспечения для управления обрабатывающим оборудованием, систем машинного зрения или цифровых моделей в рамках программы «Сделано во Вьетнаме» поможет предприятиям снизить затраты и взять под контроль технологии. Более того, необходимо укреплять научно-исследовательское сотрудничество между институтами, университетами и предприятиями для формирования интеллектуальной механической экосистемы, создавая условия для тестирования и совершенствования технологий перед их выводом на рынок.

КУАНГ МИНЬ

Источник: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html